JP6066974B2 - Electronic device and control method - Google Patents
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Description
本出願は、電子機器及び制御方法に関する。 The present application relates to an electronic device and a control method.
従来、血液の流動性を解析するための技術がある。例えば、特許文献１には、皮膚の表面に照射する波動の反射波を捉えることにより、血流に対応するドップラシフト信号を取得し、ドップラシフト信号から算出される血流の速度に基づいて、血液の流動性を解析する技術が開示されている。 Conventionally, there is a technique for analyzing blood fluidity. For example, Patent Document 1 acquires a Doppler shift signal corresponding to a blood flow by capturing a reflected wave of a wave applied to the surface of the skin, and based on the velocity of the blood flow calculated from the Doppler shift signal, A technique for analyzing blood fluidity is disclosed.
上記技術は、血液の流動性を解析するものであるが、血液の粘度を解析するものでない。このため、非侵襲かつ短時間で血液の粘度を解析することができない。 The above technique analyzes blood fluidity, but does not analyze blood viscosity. For this reason, the viscosity of blood cannot be analyzed in a non-invasive manner in a short time.
上記のことから、非侵襲かつ短時間で血液の粘度を解析できる電子機器及び制御方法を提供する必要がある。 From the above, it is necessary to provide an electronic device and a control method that can analyze the viscosity of blood in a non-invasive manner in a short time.
１つの態様に係る電子機器は、生体内部を流れる血液に関する情報をドップラシフトに基づく血流データとして取得する血流データ取得部と、前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部とを有する。 An electronic device according to one aspect includes a blood flow data acquisition unit that acquires information relating to blood flowing inside a living body as blood flow data based on a Doppler shift, and a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data. A power spectrum calculating unit for calculating, and a rough shape index calculating unit for calculating a rough shape index from the power spectrum.
１つの態様に係る制御方法は、電子機器により実行される制御方法であって、生体内部を流れる血液に関する情報をドップラシフトに基づく血流データとして取得するステップと、前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するステップと、複数の異なる周波数のそれぞれに対応する前記パワースペクトルの傾きを、概形指数としてそれぞれ算出するステップとを含む。 A control method according to one aspect is a control method executed by an electronic device, wherein information on blood flowing inside a living body is acquired as blood flow data based on Doppler shift, and based on the blood flow data, Calculating a power spectrum of the blood flow data; and calculating a slope of the power spectrum corresponding to each of a plurality of different frequencies as a rough shape index.
本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。 Embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
（実施形態）
図１及び図２は、実施形態に係る電子機器１００の外観構成の例を示す図である。図１は、電子機器１００が有する第１面を表わし、図２は、電子機器１００が有する第２面を表わす。
(Embodiment)
1 and 2 are diagrams illustrating an example of an external configuration of an electronic device 100 according to the embodiment. 1 represents a first surface of the electronic device 100, and FIG. 2 represents a second surface of the electronic device 100.
図１に示す例において、電子機器１００が有する第１面には、測定部１１０が設けられる。測定部１１０の表面には、例えば、保護ガラスが設置される。測定部１１０は、血流センサ１１０ａ及び圧力センサ１１０ｂを備えて構成される。 In the example illustrated in FIG. 1, the measurement unit 110 is provided on the first surface of the electronic device 100. For example, protective glass is installed on the surface of the measurement unit 110. The measurement unit 110 includes a blood flow sensor 110a and a pressure sensor 110b.
図２に示す例において、電子機器１００が有する第２面には、表示部１４０が設けられる。表示部１４０は、血流データの測定が実行されない間、例えば、待機画面１４０ａを表示してもよい。表示部１４０は、表示部の一例である。 In the example illustrated in FIG. 2, the display unit 140 is provided on the second surface of the electronic device 100. The display unit 140 may display, for example, a standby screen 140a while blood flow data measurement is not performed. The display unit 140 is an example of a display unit.
図３は、血流データの測定状況の例を示す図である。図３に示すように、測定部１１０の表面に対して利用者の指Ｆ１が配置されると、電子機器１００は、測定部１１０に対する圧力の測定を実行し、圧力が所定の条件を満足すると血流データの測定を開始する。電子機器１００による血流データの測定時間は、最低でも脈拍一拍分の時間に相当する測定時間の確保が必要である一方、測定時間が長くなるに伴い、人の動きによるノイズが測定データに混入する可能性が高まるので、２秒から４秒程度の測定時間が適当である。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a measurement state of blood flow data. As shown in FIG. 3, when the user's finger F1 is placed on the surface of the measurement unit 110, the electronic device 100 performs a pressure measurement on the measurement unit 110, and the pressure satisfies a predetermined condition. Start measuring blood flow data. As for the measurement time of blood flow data by the electronic device 100, it is necessary to secure the measurement time corresponding to the time of one pulse at a minimum. On the other hand, as the measurement time becomes longer, noise due to human movement is included in the measurement data. Since the possibility of contamination increases, a measurement time of about 2 to 4 seconds is appropriate.
図４は、実施形態に係る電子機器１００の機能構成の例を示すブロック図である。図４に示すように、電子機器１００は、測定部１１０と、記憶部１２０と、処理部１３０と、表示部１４０とを有する。 FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the electronic device 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 4, the electronic device 100 includes a measurement unit 110, a storage unit 120, a processing unit 130, and a display unit 140.
測定部１１０は、血流センサ１１０ａ及び圧力センサ１１０ｂを備えて構成される。 The measurement unit 110 includes a blood flow sensor 110a and a pressure sensor 110b.
血流センサ１１０ａは、生体内部を流れる血液に関する情報をドップラシフトに基づく血流データとして取得する。血流センサ１１０ａは、発光素子から血管を流れる血液周辺にレーザ光を照射する。血流センサ１１０ａは、血液からの散乱光を含む体内物質からの散乱光を同一の受光素子により受ける。血流センサ１１０ａは、血液からの散乱光の波長の差（ドップラシフト）に基づいて血液の速度に関するデータを算出し、血流データとして取得する。発光素子から照射するレーザ光は、皮膚の透過率が高く、ヘモグロビンによる吸収が小さい波長１．３１マイクロメートルの光であってもよい。発光素子は、単一の縦モードで発振する分布帰還型レーザであってもよい。血流センサ１１０ａは、レーザ照射型のセンサであってもよいし、音波照射型のセンサであってもよい。血流センサ１１０ａは、血流データ取得部の一例である。 The blood flow sensor 110a acquires information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift. The blood flow sensor 110a irradiates laser light around the blood flowing through the blood vessel from the light emitting element. The blood flow sensor 110a receives scattered light from a body substance including scattered light from blood by the same light receiving element. The blood flow sensor 110a calculates data relating to the velocity of the blood based on the wavelength difference (Doppler shift) of scattered light from the blood, and acquires the blood flow data. The laser light emitted from the light emitting element may be light having a wavelength of 1.31 micrometers, which has high skin transmittance and small absorption by hemoglobin. The light emitting element may be a distributed feedback laser that oscillates in a single longitudinal mode. The blood flow sensor 110a may be a laser irradiation type sensor or a sound wave irradiation type sensor. The blood flow sensor 110a is an example of a blood flow data acquisition unit.
圧力センサ１１０ｂは、血流データ測定時の測定部１１０に対する圧力を測定する。圧力センサ１１０ｂは、測定部１１０の表面に設けられる保護ガラスのひずみを測定し、測定したひずみを圧力に変換する。圧力センサ１１０ｂを搭載する代わりに、測定部１１０の表面に設けられる保護ガラスを透光性の圧電素子で構成することにより、保護ガラス自体を圧力センサとして機能させてもよい。 The pressure sensor 110b measures the pressure applied to the measurement unit 110 during blood flow data measurement. The pressure sensor 110b measures the strain of the protective glass provided on the surface of the measurement unit 110, and converts the measured strain into pressure. Instead of mounting the pressure sensor 110b, the protective glass provided on the surface of the measurement unit 110 may be formed of a translucent piezoelectric element so that the protective glass itself functions as a pressure sensor.
記憶部１２０は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部１２０は、処理部１３０により実行される各種処理に必要なプログラム及びデータを記憶する。記憶部１２０は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な記憶媒体を含んでよい。記憶部１２０は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部１２０は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。 The storage unit 120 stores programs and data. The storage unit 120 stores programs and data necessary for various processes executed by the processing unit 130. The storage unit 120 may include any non-transitory storage medium such as a semiconductor storage medium and a magnetic storage medium. The storage unit 120 may include a plurality of types of storage media. The storage unit 120 may include a combination of a portable storage medium such as a memory card, an optical disk, or a magneto-optical disk and a storage medium reading device. The storage unit 120 may include a storage device used as a temporary storage area, such as a RAM (Random Access Memory).
図４に示す例では、記憶部１２０は、圧力判定プログラム１２０ａと、パワースペクトル算出プログラム１２０ｂと、概形指数算出プログラム１２０ｃと、血流量算出プログラム１２０ｄと、血流関連情報算出プログラム１２０ｅと、血液粘度推定プログラム１２０ｆと、血液粘度評価用データ１２０ｇとを記憶する。パワースペクトル算出プログラム１２０ｂは、パワースペクトル算出部の一例である。概形指数算出プログラム１２０ｃは、概形指数算出部の一例である。血流量算出プログラム１２０ｄは、血流量算出部の一例である。血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、血流関連情報算出部の一例である。血液粘度推定プログラム１２０ｆは、推定部の一例である。 In the example shown in FIG. 4, the storage unit 120 includes a pressure determination program 120a, a power spectrum calculation program 120b, a rough shape index calculation program 120c, a blood flow calculation program 120d, a blood flow related information calculation program 120e, a blood A viscosity estimation program 120f and blood viscosity evaluation data 120g are stored. The power spectrum calculation program 120b is an example of a power spectrum calculation unit. The outline index calculation program 120c is an example of an outline index calculation unit. The blood flow calculation program 120d is an example of a blood flow calculation unit. The blood flow related information calculation program 120e is an example of a blood flow related information calculation unit. The blood viscosity estimation program 120f is an example of an estimation unit.
圧力判定プログラム１２０ａは、血流データ測定時の測定部１１０に対する圧力の判定処理を実行するための機能を提供する。圧力判定プログラム１２０ａは、例えば、測定部１１０に対する接触が検出されると、測定部１１０に対する圧力が所定の数値近傍で安定しているかを判定する。図５は、血流データ測定時の圧力判定に関連する参考データの例を示す図である。図５は、圧力が１（Ｎ：ニュートン）である場合の血流量の時間変化を示す波形と、圧力が２（Ｎ：ニュートン）である場合の血流量の時間変化を示す波形とを示す。図５に示すように、圧力が２（Ｎ）である場合の血流量の時間変化を示す波形の方が、圧力が１（Ｎ）である場合の波形よりも、脈拍１拍ごとに現れるピーク波形が鮮明である。これを鑑み、圧力判定プログラム１２０ａは、測定部１１０に対する圧力が２（Ｎ）近傍で安定しているかを判定する。圧力判定プログラム１２０ａは、例えば、測定部１１０に対する圧力が、所定の判定時間の間、２（Ｎ）±０．１（Ｎ）の範囲にあれば、圧力が２（Ｎ）近傍で安定していると判定する。 The pressure determination program 120a provides a function for executing pressure determination processing on the measurement unit 110 during blood flow data measurement. For example, when contact with the measurement unit 110 is detected, the pressure determination program 120a determines whether the pressure with respect to the measurement unit 110 is stable near a predetermined numerical value. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of reference data related to pressure determination during blood flow data measurement. FIG. 5 shows a waveform showing the time change of the blood flow when the pressure is 1 (N: Newton) and a waveform showing the time change of the blood flow when the pressure is 2 (N: Newton). As shown in FIG. 5, the waveform that shows the change in blood flow over time when the pressure is 2 (N) is higher than the waveform when the pressure is 1 (N). The waveform is clear. In view of this, the pressure determination program 120a determines whether the pressure applied to the measurement unit 110 is stable in the vicinity of 2 (N). For example, if the pressure on the measurement unit 110 is in the range of 2 (N) ± 0.1 (N) for a predetermined determination time, the pressure determination program 120a is stable in the vicinity of 2 (N). It is determined that
パワースペクトル算出プログラム１２０ｂは、血流センサ１１０ａにより取得される血流データに基づいて、血流データのパワースペクトルを算出する処理を実行するための機能を提供する。図６は、パワースペクトルの算出手順の例を示す図である。図６に示すように、パワースペクトル算出プログラム１２０ｂは、血流センサ１１０ａにより取得される血流データから、０．０４秒間の血流データをサンプリングする（ステップＳ１１）。続いて、パワースペクトル算出プログラム１２０ｂは、サンプリングした血流データをフーリエ変換することにより、血流データのパワースペクトルを算出する（ステップＳ１２）。続いて、パワースペクトル算プログラム１２０ｂは、算出したパワースペクトルを平滑化する（ステップＳ１３）。パワースペクトル算出プログラム１２０ｂは、血流データの所定の測定時間（例えば、３秒間）にサンプリングする全ての血流データについてパワースペクトルをそれぞれ算出する。パワースペクトルの平滑化は、パワースペクトルの概形を明瞭にするためのものであり、実行しなくてもよい。 The power spectrum calculation program 120b provides a function for executing processing for calculating a power spectrum of blood flow data based on blood flow data acquired by the blood flow sensor 110a. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a power spectrum calculation procedure. As shown in FIG. 6, the power spectrum calculation program 120b samples blood flow data for 0.04 seconds from blood flow data acquired by the blood flow sensor 110a (step S11). Subsequently, the power spectrum calculation program 120b calculates the power spectrum of the blood flow data by performing Fourier transform on the sampled blood flow data (step S12). Subsequently, the power spectrum calculation program 120b smoothes the calculated power spectrum (step S13). The power spectrum calculation program 120b calculates a power spectrum for all blood flow data sampled during a predetermined measurement time (for example, 3 seconds) of blood flow data. The smoothing of the power spectrum is intended to clarify the outline of the power spectrum and does not have to be performed.
図７は、粘度の異なる血流データのパワースペクトルの例を示す図である。図７に示すように、血流データとして取得した血液の粘度が高いほど低周波域のパワーが増加し、粘度が低いほど高周波域のパワーが減少する傾向にある。本実施形態では、図７に示す傾向に着目し、以下に説明する概形指数算出プログラム１２０ｃによって、パワースペクトルから概形指数の算出を試みる。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a power spectrum of blood flow data having different viscosities. As shown in FIG. 7, the higher the viscosity of the blood acquired as blood flow data, the lower the frequency power, and the lower the viscosity, the higher the frequency power tends to decrease. In the present embodiment, paying attention to the tendency shown in FIG. 7, an approximate index is calculated from the power spectrum by the approximate index calculation program 120c described below.
概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルから概形指数を算出する処理を実行するための機能を提供する。概形指数とは、パワースペクトルの波形の特徴を数値で表したもので、例えば、複数の異なる周波数における接線の傾き、これら傾きの比、及び複数の異なる周波数におけるパワーの差、これらパワーの比、である。パワースペクトルの波形の非直線性をよく表すために、概形指数は３以上の異なる周波数におけるパワーに基づいて算出してもよい。以下、図８及び図９を用いて、概形指数の算出手順について説明する。図８及び図９は、概形指数の算出手順を説明するための図である。 The outline index calculation program 120c provides a function for executing processing for calculating an outline index from a power spectrum. The approximate index is a numerical value representing the characteristics of the waveform of the power spectrum.For example, the slope of the tangent line at a plurality of different frequencies, the ratio of these slopes, the difference in power at a plurality of different frequencies, and the ratio of these powers. . In order to express the nonlinearity of the power spectrum waveform well, the approximate index may be calculated based on the power at three or more different frequencies. Hereinafter, the procedure for calculating the rough shape index will be described with reference to FIGS. 8 and 9. FIG. 8 and FIG. 9 are diagrams for explaining the procedure for calculating the approximate shape index.
図８を用いて、概形指数算出プログラム１２０ｃが、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワーをパワースペクトルからそれぞれ導出し、導出した各パワー間の差を概形指数として算出する手順について説明する。図８に示すように、概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルから３０００（Ｈｚ：ヘルツ）に対応するパワーの値、及び１８０００（Ｈｚ：ヘルツ）に対応するパワーの値をそれぞれ求める（ステップＳ２１）。続いて、概形指数算出プログラム１２０ｃは、３０００（Ｈｚ）に対応するパワーの値から、１８０００（Ｈｚ）に対応するパワーの値を減算したパワーの差を、概形指数Ｓ１として算出する（ステップＳ２２）。図８に示すように、血流データとして取得した血液の粘度が高いほど、概形指数Ｓ１の値が大きくなるという傾向がある。後述する血液粘度推定プログラム１２０ｆは、図８に示す傾向を踏まえ、概形指数Ｓ１の値の大小に基づいて、血液の粘度の推定が可能となる。図８では、パワースペクトルから３０００（Ｈｚ）及び１８０００（Ｈｚ）に対応するパワーの値を利用したが、これは一例に過ぎず、パワー差の算出を担保できれば任意の周波数に対応するパワーを用いることができる。図８では、概形指数算出プログラム１２０ｃが、２点の異なる周波数に対応するパワースペクトルの各パワー間の差から概形指数を算出する例を説明したが、これは一例に過ぎない。例えば、概形指数算出プログラム１２０ｃは、３点の異なる周波数に対応するパワースペクトルの各パワー間の差から概形指数を算出してもよい。例えば、概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルの低周波域、中間の周波域、高周波域のそれぞれに対応するパワーの算術平均値を算出し、算出される３つの算術平均値の差に基づいて、概形指数を決定してもよい。算術平均値を用いることにより、概形指数は測定時のノイズの影響をよりうけにくくなる。さらに、３つの帯域における差に基づくことにより、概形指数は非直線性をより表すことができる。 With reference to FIG. 8, a procedure will be described in which the approximate index calculation program 120c derives power corresponding to each of a plurality of different frequencies from the power spectrum, and calculates the difference between the derived powers as the approximate index. . As shown in FIG. 8, the approximate index calculation program 120c obtains a power value corresponding to 3000 (Hz: Hertz) and a power value corresponding to 18000 (Hz: Hertz) from the power spectrum (step S21). ). Subsequently, the approximate index calculation program 120c calculates a difference in power obtained by subtracting the power value corresponding to 18000 (Hz) from the power value corresponding to 3000 (Hz) as the approximate index S1 (step S1). S22). As shown in FIG. 8, there is a tendency that the higher the viscosity of blood acquired as blood flow data, the larger the value of the rough shape index S1. The blood viscosity estimation program 120f, which will be described later, can estimate blood viscosity based on the magnitude of the approximate shape index S1, based on the tendency shown in FIG. In FIG. 8, power values corresponding to 3000 (Hz) and 18000 (Hz) are used from the power spectrum. However, this is only an example, and power corresponding to an arbitrary frequency is used as long as the power difference can be calculated. be able to. Although FIG. 8 illustrates an example in which the approximate index calculation program 120c calculates the approximate index from the differences between the powers of the power spectrum corresponding to two different frequencies, this is merely an example. For example, the approximate index calculation program 120c may calculate the approximate index from the difference between the powers of the power spectrum corresponding to three different frequencies. For example, the approximate index calculation program 120c calculates the arithmetic average value of the power corresponding to each of the low frequency region, the intermediate frequency region, and the high frequency region of the power spectrum, and based on the difference between the calculated three arithmetic average values. Thus, the approximate index may be determined. By using the arithmetic mean value, the approximate index becomes less susceptible to noise during measurement. Furthermore, based on the difference in the three bands, the rough shape index can better represent nonlinearity.
図９を用いて、概形指数算出プログラム１２０ｃが、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワースペクトルの傾きを概形指数としてそれぞれ算出する手順について説明する。図９に示すように、概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルの３０００（Ｈｚ）と７０００（Ｈｚ）との間の傾き１、及びパワースペクトルの７０００（Ｈｚ）と１８０００（Ｈｚ）との間の傾き２をそれぞれ算出する（ステップＳ３１）。続いて、概形指数算出プログラム１２０ｃは、傾き１と傾き２との比を、概形指数Ｓ２として算出する（ステップＳ３２）。図９に示すように、血流データとして取得した血液の粘度が高いほど、概形指数Ｓ２の値が大きくなるという傾向がある。後述する血液粘度推定プログラム１２０ｆは、図９に示す傾向を踏まえ、概形指数Ｓ２の値の大小に基づいて、血液の粘度の推定が可能となる。図９では、パワースペクトルの３０００（Ｈｚ）、７０００（ｈｚ）及び１８０００（Ｈｚ）の各周波数におけるパワーを用いて傾きを算出したが、これは一例に過ぎず、任意の周波数に対応するパワーを用いることができる。複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワースペクトルの接線の傾きは、上述のとおり、傾きを求める周波数前後のデータ（例えば、図９に示す３０００、７０００、１８０００Ｈｚ）から算出される「平均傾き」を用いてもよい。平均傾きを用いることにより、概形指数は測定時のノイズの影響をよりうけにくくなる。 With reference to FIG. 9, description will be given of a procedure in which the approximate index calculation program 120c calculates the gradient of the power spectrum corresponding to each of a plurality of different frequencies as the approximate index. As shown in FIG. 9, the rough shape index calculation program 120c has a slope 1 between 3000 (Hz) and 7000 (Hz) of the power spectrum, and between 7000 (Hz) and 18000 (Hz) of the power spectrum. 2 are respectively calculated (step S31). Subsequently, the approximate index calculation program 120c calculates the ratio between the slope 1 and the slope 2 as the approximate index S2 (step S32). As shown in FIG. 9, there is a tendency that the value of the rough shape index S2 increases as the blood viscosity acquired as blood flow data increases. The blood viscosity estimation program 120f described later can estimate blood viscosity based on the magnitude of the approximate shape index S2 based on the tendency shown in FIG. In FIG. 9, the slope was calculated using the power at each frequency of 3000 (Hz), 7000 (hz), and 18000 (Hz) of the power spectrum, but this is only an example, and the power corresponding to an arbitrary frequency is calculated. Can be used. As described above, the slope of the tangent line of the power spectrum corresponding to each of a plurality of different frequencies is obtained by calculating “average slope” calculated from data before and after the frequency for which the slope is obtained (for example, 3000, 7000, and 18000 Hz shown in FIG. 9). It may be used. By using the average slope, the approximate shape index is less susceptible to noise during measurement.
概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルのそれぞれについて算出する概形指数の中から、後述する血流量算出プログラム１２０ｄにより算出される血流量のピークに対応する概形指数を抽出する。この概形指数が、血液粘度の推定処理の対象データとされる。血流量のピークは、血流データの所定の測定時間（例えば、３秒間）における血流量の最大値であってもよいし、あるいは所定の一拍における血流量の最大値であってもよい。また、概形指数算出プログラム１２０ｃは、全てのパワースペクトルについて概形指数を算出するのではなく、血流量のピークに対応するパワースペクトルについてのみ概形指数を算出するようにしてもよい。また、概形指数算出プログラム１２０ｃは、パワースペクトルのノイズを少なくするために、複数拍の血流量のピークを特定し、特定するピークのそれぞれに対応する複数のパワースペクトルを平均化し、平均化したパワースペクトルから概形指数を算出してもよい。血流量のピークに着目する趣旨は、血流量の違いによる血液の粘度推定誤差を極力小さくすること、及び血流量のピーク時に対応するパワースペクトルがより血液粘度の影響を受けやすいことを鑑みたものである。なお、血流量のピークとして、血流データの所定の測定時間における血流量の最小値、または所定の一拍における血流量の最小値を採用することもできる。 The outline index calculation program 120c extracts an outline index corresponding to the peak of blood flow calculated by the blood flow calculation program 120d described later from the outline indices calculated for each of the power spectra. This rough shape index is used as the target data for blood viscosity estimation processing. The peak of blood flow may be the maximum value of blood flow during a predetermined measurement time (eg, 3 seconds) of blood flow data, or may be the maximum value of blood flow during a predetermined beat. Further, the approximate index calculation program 120c may calculate the approximate index only for the power spectrum corresponding to the peak of the blood flow, instead of calculating the approximate index for all the power spectra. Moreover, in order to reduce the noise of the power spectrum, the outline index calculation program 120c specifies the blood flow peaks of a plurality of beats, and averages and averages a plurality of power spectra corresponding to each of the specified peaks. A rough shape index may be calculated from the power spectrum. The purpose of focusing on the peak of blood flow is to minimize the blood viscosity estimation error due to the difference in blood flow and to consider that the power spectrum corresponding to the peak of blood flow is more susceptible to blood viscosity. It is. Note that, as the peak of blood flow, the minimum value of blood flow during a predetermined measurement time of blood flow data or the minimum value of blood flow during a predetermined beat can be used.
血流量算出プログラム１２０ｄは、血流データ及びパワースペクトルに基づいて血流量を算出する処理を実行するための機能を提供する。血流量算出プログラム１２０ｄは、例えば、血流データをＩ（ｔ）、Ｉ（ｔ）の二乗平均値を｛Ｉ２｝、パワースペクトルをＰ（ｆ）で表す時、血流量Ｆ（血流量を特定する関数）を以下の式（１）により算出する。 The blood flow calculation program 120d provides a function for executing a process of calculating a blood flow based on blood flow data and a power spectrum. When the blood flow calculation program 120d represents, for example, the blood flow data as I (t), the root mean square value of I (t) as {I 2 }, and the power spectrum as P (f), the blood flow rate F (the blood flow rate is calculated). The function to be specified is calculated by the following equation (1).
血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、血液に関連する情報として、血流振幅、平均血流量、脈拍をそれぞれ算出する処理を実行するための機能を提供する。図１０は、血流量と時間との関係を表わす波形の例を示す図である。図１０に示す波形に対応する関数は、血流量算出プログラム１２０ｄにより算出される。血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、図１０に示す波形から、一拍の間の血流量の最大値と最小値の差を抽出することにより血流振幅Ｈを算出する。血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、図１０に示す波形から、一拍に相当する時間Ｔを抽出することにより脈拍を算出する。 The blood flow related information calculation program 120e provides a function for executing processing for calculating blood flow amplitude, average blood flow, and pulse as information related to blood. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a waveform representing the relationship between the blood flow volume and time. The function corresponding to the waveform shown in FIG. 10 is calculated by the blood flow calculation program 120d. The blood flow related information calculation program 120e calculates the blood flow amplitude H by extracting the difference between the maximum value and the minimum value of the blood flow volume during one beat from the waveform shown in FIG. The blood flow related information calculation program 120e calculates a pulse by extracting a time T corresponding to one beat from the waveform shown in FIG.
血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、周波数をｆ、パワースペクトルをＰ（ｆ）で表す時、平均周波数μ（平均周波数を特定する関数）を、以下の式（２）により算出する。 The blood flow related information calculation program 120e calculates the average frequency μ (function for specifying the average frequency) by the following formula (2) when the frequency is represented by f and the power spectrum is represented by P (f).
血流関連情報算出プログラム１２０ｅは、周波数をｆ、パワースペクトルをＰ（ｆ）、平均周波数をμで表す時、周波数分散Ｖ（周波数分散を特定する関数）を、以下の式（３）により算出する。 The blood flow related information calculation program 120e calculates the frequency dispersion V (function for specifying the frequency dispersion) by the following equation (3) when the frequency is represented by f, the power spectrum is represented by P (f), and the average frequency is represented by μ. To do.
血液粘度推定プログラム１２０ｆは、血流量のピークに対応する概形指数に基づいて、測定される血液の粘度を推定する処理を実行するための機能を提供する。血液粘度推定プログラム１２０ｆは、例えば、血液粘度評価用データ１２０ｇと、概形指数算出プログラム１２０ｃにより血液粘度の推定処理の対象データとして抽出される概形指数とを比較することにより、血液の粘度を０〜１００までの点数で評価する。血液粘度評価用データ１２０ｇは、例えば、血液の粘度の測定を行う利用者個人の測定履歴（概形指数）と、血液の粘度に対応する基準値（概形指数）とを蓄積する。血液粘度評価用データ１２０ｇと、血液粘度の推定処理の対象データとして選択される概形指数と、利用者個人の概形指数及び基準値とを比較することにより、血液の粘度が低いほど高得点となる所定のルールに基づいて点数を算出する。血液粘度推定プログラム１２０ｆは、血液粘度の評価結果を表示部１４０に出力する。図１１は、血液粘度の評価結果の表示例を示す図である。図１１に示すように、表示部１４０には、血液粘度総合評価として、点数（例えば、７５点）、概形指数（例えば、０．００１６）、平均周波数（例えば、７５００Ｈｚ）、周波数分散（例えば、２．７５×１０８）、平均血流量（例えば、６．８１×１０５）、血流振幅（例えば、５．２５×１０５）、脈拍（例えば、６０）を含む評価結果の画面１４０ｂが表示される。図１１に示す評価結果の画面１４０ｂは、血液粘度の評価結果を点数で表示するが、例えば、Ａランクを最上位とするアルファベット順のランク付けで表示してもよいし、サラサラ及びドロドロなどの血液の状態を示す言葉で表示してもよい。図１１に示す評価結果の画面１４０ｂは、表示の一例であり、点数だけが表示されてもよいし、血液の粘度を低くするためのアドバイスなどがさらに表示されてもよい。 The blood viscosity estimation program 120f provides a function for executing a process of estimating the viscosity of blood to be measured based on the rough shape index corresponding to the peak of blood flow. The blood viscosity estimation program 120f, for example, compares the blood viscosity evaluation data 120g with the rough shape index extracted as the target data for blood viscosity estimation processing by the rough shape index calculation program 120c. Evaluation is made with a score of 0 to 100. The blood viscosity evaluation data 120g stores, for example, a measurement history (rough shape index) of a user who measures the viscosity of blood and a reference value (rough shape index) corresponding to the blood viscosity. By comparing the blood viscosity evaluation data 120 g, the approximate index selected as the target data for blood viscosity estimation processing, and the individual approximate index and reference value of the user, the lower the blood viscosity, the higher the score. The score is calculated based on a predetermined rule. The blood viscosity estimation program 120f outputs the evaluation result of blood viscosity to the display unit 140. FIG. 11 is a diagram illustrating a display example of blood viscosity evaluation results. As shown in FIG. 11, the display unit 140 has a score (for example, 75 points), a rough shape index (for example, 0.0016), an average frequency (for example, 7500 Hz), and a frequency dispersion (for example, for blood viscosity comprehensive evaluation). 2.75 × 10 8 ), average blood flow (for example, 6.81 × 10 5 ), blood flow amplitude (for example, 5.25 × 10 5 ), and pulse (for example, 60) 140 b of the evaluation result Is displayed. The evaluation result screen 140b shown in FIG. 11 displays the evaluation result of blood viscosity as a score. For example, the evaluation result screen 140b may be displayed in alphabetical ranking with the A rank being the highest rank, You may display with the word which shows the state of blood. The evaluation result screen 140b shown in FIG. 11 is an example of display, and only the score may be displayed, or advice for lowering blood viscosity may be further displayed.
処理部１３０は、演算装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１３０ａ、及び記憶装置であるメモリ１３０ｂなどのハードウェア資源を備え、これらのハードウェア資源を用いて、記憶部１２０に記憶されるプログラムを実行することにより各種処理を実現する。具体的に説明すると、処理部１３０は、記憶部１２０に記憶されている各種プログラムの中から、実行すべき処理に対応するプログラムを読み込んでメモリ１３０ｂに展開する。処理部１３０は、メモリ１３０ｂに展開したプログラムに含まれる命令をＣＰＵ１３０ａに実行させる。処理部１３０は、ＣＰＵ１３０ａによる命令の実行結果に基づいて、メモリ１３０ｂ及び記憶部１２０に対してデータの読み書きを実行したり、表示部１４０へのデータの表示を行ったりする。演算処理装置は、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−ａ−Ｃｈｉｐ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）及びコプロセッサなどを含んで構成されてもよいが、これらに限定されない。 The processing unit 130 includes hardware resources such as a CPU (Central Processing Unit) 130a that is an arithmetic device and a memory 130b that is a storage device, and programs stored in the storage unit 120 using these hardware resources. Various processes are realized by executing. More specifically, the processing unit 130 reads a program corresponding to a process to be executed from various programs stored in the storage unit 120 and develops the program in the memory 130b. The processing unit 130 causes the CPU 130a to execute instructions included in the program expanded in the memory 130b. The processing unit 130 reads / writes data from / to the memory 130b and the storage unit 120 and displays data on the display unit 140 based on the execution result of the instruction by the CPU 130a. The arithmetic processing unit may include a SoC (System-on-a-Chip), an MCU (Micro Control Unit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a coprocessor, and the like, but is not limited thereto.
処理部１３０は、例えば、圧力判定プログラム１２０ａを実行することにより、血流データ測定時の測定部１１０に対する圧力の判定処理を実現する。処理部１３０は、例えば、パワースペクトル算出プログラム１２０ｂを実行することにより、血流データのパワースペクトルを算出する処理を実現する。処理部１３０は、例えば、概形指数算出プログラム１２０ｃを実行することにより、パワースペクトルから概形指数を算出する処理を実現する。処理部１３０は、例えば、血流量算出プログラム１２０ｄを実行することにより、血流データ及びパワースペクトルに基づいて血流量を算出する処理を実現する。処理部１３０は、例えば、血流関連情報算出プログラム１２０ｅを実行することにより、血液に関連する情報として、血流振幅、平均血流量、脈拍をそれぞれ算出する処理を実現する。処理部１３０は、例えば、血流量のピークに対応する概形指数に基づいて、測定される血液の粘度を推定する処理を実現する。 For example, the processing unit 130 executes a pressure determination program 120a to realize a pressure determination process for the measurement unit 110 during blood flow data measurement. For example, the processing unit 130 executes a power spectrum calculation program 120b to realize a process of calculating a power spectrum of blood flow data. For example, the processing unit 130 executes a rough shape index calculation program 120c to realize a process of calculating a rough shape index from the power spectrum. For example, the processing unit 130 executes the blood flow calculation program 120d to realize a process of calculating the blood flow based on the blood flow data and the power spectrum. For example, the processing unit 130 executes a blood flow related information calculation program 120e to realize a process of calculating a blood flow amplitude, an average blood flow, and a pulse as information related to blood. For example, the processing unit 130 realizes a process of estimating the viscosity of the blood to be measured based on the rough shape index corresponding to the peak of blood flow.
表示部１４０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）、又は無機ＥＬディスプレイ（ＩＥＬＤ：Ｉｎｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示デバイスを備える。表示部１４０は、文字、画像、記号、及び図形等を表示する。本実施形態において、表示部１４０は、例えば、血液粘度の評価結果の画面１４０ｂ（図１１参照）を表示する。表示部１４０は、例えば、待機画面１４０ａ（図２参照）を表示する。 The display unit 140 includes a liquid crystal display (LCD: Liquid Crystal Display), an organic EL display (OELD: Organic Electro-Luminescence Display), or an inorganic EL display (IELD: Inorganic Electro-Luminescence Display). The display unit 140 displays characters, images, symbols, graphics, and the like. In the present embodiment, the display unit 140 displays, for example, a blood viscosity evaluation result screen 140b (see FIG. 11). The display unit 140 displays, for example, a standby screen 140a (see FIG. 2).
測定部１１０及び表示部１４０は、タッチスクリーンを備えてもよい。表示部１４０がタッチスクリーンを備える場合、ディスプレイ及びタッチスクリーンは、例えば、重ねて配置されてもよいし、並べて配置されてもよいし、離して配置されてもよい。ディスプレイとタッチスクリーンとが重ねて配置される場合、例えば、ディスプレイの１ないし複数の辺がタッチスクリーンのいずれの辺とも沿っていなくてもよい。タッチスクリーンは、タッチスクリーンに対する指、ペン、又はスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーンは、複数の指、ペン、又はスタイラスペン等（以下、単に「指」という）がタッチスクリーンに接触した位置を検出できる。タッチスクリーンは、タッチスクリーンに対する指の接触を、接触された場所のタッチスクリーンでの位置とともに、処理部１３０に通知する。本実施形態において、測定部１１０にタッチスクリーンが実装される場合、測定部１１０が測定部１１０に対する利用者の指Ｆ１の接触を検出し、処理部１３０に通知する。 The measurement unit 110 and the display unit 140 may include a touch screen. When the display unit 140 includes a touch screen, the display and the touch screen may be arranged, for example, may be arranged side by side, or may be arranged apart from each other. When the display and the touch screen are arranged so as to overlap each other, for example, one or more sides of the display may not be along any side of the touch screen. The touch screen detects contact of a finger, pen, stylus pen, or the like with the touch screen. The touch screen can detect a position where a plurality of fingers, a pen, a stylus pen or the like (hereinafter simply referred to as “finger”) contacts the touch screen. The touch screen notifies the processing unit 130 of the contact of the finger with the touch screen together with the position of the touched place on the touch screen. In this embodiment, when a touch screen is mounted on the measurement unit 110, the measurement unit 110 detects the contact of the user's finger F <b> 1 with the measurement unit 110 and notifies the processing unit 130.
表示部１４０が備えるタッチスクリーンの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式（又は超音波方式）、赤外線方式、電磁誘導方式、及び荷重検出方式等の任意の方式でよい。 The detection method of the touch screen included in the display unit 140 may be any method such as a capacitance method, a resistance film method, a surface acoustic wave method (or an ultrasonic method), an infrared method, an electromagnetic induction method, and a load detection method. .
処理部１３０は、タッチスクリーンにより検出された接触、接触が検出された位置、接触が検出された位置の変化、接触が検出された間隔、及び接触が検出された回数の少なくとも１つに基づいて、ジェスチャの種別を判別することもできる。ジェスチャは、指を用いて、タッチスクリーンに対して行われる操作である。処理部１３０が、タッチスクリーンを介して判別するジェスチャには、例えば、タッチ、ロングタッチ、リリース、スワイプ、タップ、ダブルタップ、ロングタップ、ドラッグ、フリック、ピンチイン、及びピンチアウトが含まれるが、これらに限定されない。 The processing unit 130 is based on at least one of the contact detected by the touch screen, the position at which the contact is detected, the change in the position at which the contact is detected, the interval at which the contact is detected, and the number of times the contact is detected. It is also possible to determine the type of gesture. A gesture is an operation performed on the touch screen using a finger. The gestures that the processing unit 130 determines via the touch screen include, for example, touch, long touch, release, swipe, tap, double tap, long tap, drag, flick, pinch in, and pinch out. It is not limited to.
電子機器１００は、上記の各機能部の他、通信ユニット、照度センサ、近接センサ、加速度センサ、マイク、スピーカ、コネクタなどを備えてもよい。電子機器１００は、バッテリなどの電子機器１００の機能を維持するために当然に用いられる機能部を実装する。電子機器１００に照度センサ又は近接センサが実装される場合、照度センサ又は近接センサにより、測定部１１０に対する利用者の指Ｆ１の配置を検出するようにしてもよい。 The electronic device 100 may include a communication unit, an illuminance sensor, a proximity sensor, an acceleration sensor, a microphone, a speaker, a connector, and the like in addition to the above functional units. The electronic device 100 is mounted with a functional unit that is naturally used to maintain the function of the electronic device 100 such as a battery. When the illuminance sensor or the proximity sensor is mounted on the electronic device 100, the arrangement of the user's finger F1 with respect to the measurement unit 110 may be detected by the illuminance sensor or the proximity sensor.
図１２及び図１３を参照しつつ、実施形態に係る電子機器１００による処理の流れを説明する。図１２は、実施形態に係る電子機器１００による処理の全体の流れを示すフローチャートである。図１３は、実施形態に係る電子機器１００による血液粘度推定処理の流れを示すフローチャートである。図１２及び図１３に示す処理は、処理部１３０が、記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを実行することにより実現される。 With reference to FIG. 12 and FIG. 13, the flow of processing by the electronic device 100 according to the embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart illustrating an overall flow of processing by the electronic device 100 according to the embodiment. FIG. 13 is a flowchart illustrating a flow of blood viscosity estimation processing by the electronic device 100 according to the embodiment. The processing illustrated in FIGS. 12 and 13 is realized by the processing unit 130 executing various programs stored in the storage unit 120.
図１２を用いて、実施形態に係る電子機器１００による処理の全体の流れを説明する。図１２に示すように、電子機器１００は、測定部１１０に対する接触を検出したかを判定する（ステップＳ１０１）。すなわち、電子機器１００は、利用者の指Ｆ１が測定部１１０の表面に配置されたかを検出する。 With reference to FIG. 12, an overall flow of processing by the electronic device 100 according to the embodiment will be described. As illustrated in FIG. 12, the electronic device 100 determines whether contact with the measurement unit 110 has been detected (step S101). That is, the electronic device 100 detects whether the user's finger F1 is placed on the surface of the measurement unit 110.
電子機器１００は、判定の結果、測定部１１０に対する接触を検出した場合には（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、測定部１１０に対する圧力が所定の数値範囲で安定しているかを判定する（ステップＳ１０２）。電子機器１００は、例えば、測定部１１０に対する圧力が、所定の判定時間の間、２（Ｎ）±０．１（Ｎ）の範囲にあれば、圧力が２（Ｎ）近傍で安定していると判定する。 When the electronic device 100 detects contact with the measurement unit 110 as a result of the determination (step S101, Yes), the electronic device 100 determines whether the pressure on the measurement unit 110 is stable within a predetermined numerical range (step S102). In the electronic device 100, for example, if the pressure on the measurement unit 110 is within a range of 2 (N) ± 0.1 (N) for a predetermined determination time, the pressure is stable in the vicinity of 2 (N). Is determined.
電子機器１００は、判定の結果、測定部１１０に対する圧力が所定の数値範囲で安定していない場合には（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、ステップＳ１０２の判定を繰り返す。これとは反対に、電子機器１００は、判定の結果、測定部１１０に対する圧力が所定の数値範囲で安定している場合には（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、血液粘度判定処理を実行し（ステップＳ１０３）、図１２に示す処理を終了する。 As a result of the determination, when the pressure on the measurement unit 110 is not stable within a predetermined numerical range (No at Step S102), the electronic device 100 repeats the determination at Step S102. On the other hand, when the electronic device 100 determines that the pressure on the measurement unit 110 is stable within a predetermined numerical range as a result of the determination (step S102, Yes), the electronic device 100 executes blood viscosity determination processing (step S103). ), The process shown in FIG.
上記ステップＳ１０１において、電子機器１００は、判定の結果、測定部１１０に対する接触を検出しない場合には（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、図１２に示す処理を終了する。 In step S101, when the electronic device 100 does not detect contact with the measurement unit 110 as a result of the determination (No in step S101), the electronic device 100 ends the process illustrated in FIG.
上記ステップＳ１０２において、電子機器１００は、判定の結果、測定部１１０に対する圧力が所定の数値範囲で安定しない時間が所定時間継続する場合、ステップＳ１０２における判定をタイムアウトさせて、図１２に示す処理を終了してもよい。 In step S102, if the electronic device 100 determines that the pressure on the measurement unit 110 is not stable within a predetermined numerical range for a predetermined time as a result of the determination, the electronic device 100 causes the determination in step S102 to time out and performs the processing illustrated in FIG. You may end.
図１３を用いて、実施形態に係る電子機器１００による血液粘度推定処理の流れを説明する。図１３に示すように、電子機器１００は、血流センサ１１０ａにより取得される血流データを取得する（ステップＳ２０１）。 The flow of blood viscosity estimation processing by the electronic device 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 13, the electronic device 100 acquires blood flow data acquired by the blood flow sensor 110a (step S201).
続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０１で取得した血流データから、血流データのパワースペクトルを算出する（ステップＳ２０２）。具体的には、電子機器１００は、血流センサ１１０ａにより取得される血流データから、０．０４秒間の血流データをサンプリングする。続いて、電子機器１００は、サンプリングした血流データをフーリエ変換することにより、血流データのパワースペクトルを算出する。続いて、電子機器１００は、算出したパワースペクトルを平滑化する。 Subsequently, the electronic device 100 calculates the power spectrum of the blood flow data from the blood flow data acquired in step S201 (step S202). Specifically, electronic device 100 samples blood flow data for 0.04 seconds from blood flow data acquired by blood flow sensor 110a. Subsequently, the electronic device 100 calculates the power spectrum of the blood flow data by performing Fourier transform on the sampled blood flow data. Subsequently, the electronic device 100 smoothes the calculated power spectrum.
続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０２で算出したパワースペクトルの概形指数を算出する（ステップＳ２０３）。具体的には、電子機器１００は、パワースペクトルの波形の複数の異なる周波数における傾き、これら傾きの比、及び複数の異なる周波数におけるパワーの差、これらパワーの比を算出する。 Subsequently, the electronic device 100 calculates the approximate index of the power spectrum calculated in step S202 (step S203). Specifically, the electronic device 100 calculates the slopes of the power spectrum waveform at a plurality of different frequencies, the ratio of these slopes, the difference in power at the plurality of different frequencies, and the ratio of these powers.
続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０１で取得した血流データ及びステップＳ２０２で算出したパワースペクトルから血流量を算出する（ステップＳ２０４）。具体的には、電子機器１００は、血流データをＩ（ｔ）、パワースペクトルをＰ（ｆ）で表す時、血流量Ｆを上述の式（１）により算出する。 Subsequently, the electronic device 100 calculates a blood flow volume from the blood flow data acquired in step S201 and the power spectrum calculated in step S202 (step S204). Specifically, when the blood flow data is represented by I (t) and the power spectrum is represented by P (f), the electronic device 100 calculates the blood flow F by the above formula (1).
続いて、電子機器１００は、上記各ステップの処理を終了するかを判定する（ステップＳ２０５）。すなわち、電子機器１００は、血流データの所定の測定時間（例えば、３秒間）にサンプリングする全ての血流データについて、上記ステップＳ２０２〜ステップＳ２０４の処理を終了したかを判定する。 Subsequently, the electronic device 100 determines whether or not to finish the process of each step (step S205). That is, the electronic device 100 determines whether or not the processing in steps S202 to S204 has been completed for all blood flow data sampled during a predetermined measurement time (for example, 3 seconds) of blood flow data.
電子機器１００は、判定の結果、上記各ステップの処理を終了しない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、上記ステップＳ２０１に戻る。これとは反対に、電子機器１００は、判定の結果、上記各ステップの処理を終了する場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０４で算出する血流量の中から血流量のピークを特定する（ステップＳ２０６）。血流量のピークは、血流データの所定の測定時間（例えば、３秒間）における血流量の最大値であってもよいし、あるいは所定の一拍における血流量の最大値であってもよい。 If the electronic device 100 does not end the processing of each step as a result of the determination (No at Step S205), the electronic device 100 returns to Step S201. On the other hand, when the electronic device 100 ends the processing of each step as a result of the determination (step S205, Yes), the blood flow peak is specified from the blood flow calculated in step S204. (Step S206). The peak of blood flow may be the maximum value of blood flow during a predetermined measurement time (eg, 3 seconds) of blood flow data, or may be the maximum value of blood flow during a predetermined beat.
続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０３でパワースペクトルごとに算出する概形指数の中から、血流量のピークに対応する概形指数を、ステップＳ２０３で算出した概形指数の中から抽出する（ステップＳ２０７）。 Subsequently, the electronic device 100 extracts the rough shape index corresponding to the peak of the blood flow from the rough shape index calculated in Step S203 from the rough shape index calculated for each power spectrum in Step S203 ( Step S207).
続いて、電子機器１００は、血液に関連する情報として、血流振幅、平均血流量、脈拍をそれぞれ算出する（ステップＳ２０８〜ステップＳ２１０）。 Subsequently, the electronic device 100 calculates blood flow amplitude, average blood flow, and pulse as information related to blood (steps S208 to S210).
続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０７で抽出する概形指数に基づいて、血液の粘度を推定する（ステップＳ２１１）。具体的には、電子機器１００は、血液粘度評価用データ１２０ｇと、概形指数算出プログラム１２０ｃにより血液粘度の推定処理の対象データとして抽出される概形指数とを比較することにより、血液の粘度を０〜１００までの点数で評価する。 Subsequently, the electronic device 100 estimates the viscosity of blood based on the rough shape index extracted in step S207 (step S211). Specifically, the electronic device 100 compares the blood viscosity evaluation data 120g with the rough shape index extracted as the target data for blood viscosity estimation processing by the rough shape index calculation program 120c. Is evaluated with a score of 0 to 100.
続いて、電子機器１００は、血液の粘度の評価結果を示す画面１４０ｂを表示部１４０に出力し（ステップＳ２１２）、図１３に示す処理を終了する。 Subsequently, the electronic device 100 outputs a screen 140b indicating the evaluation result of the blood viscosity to the display unit 140 (step S212), and ends the process illustrated in FIG.
図１３に示す処理において、電子機器１００が、ステップＳ２０３でパワースペクトルごとに算出する概形指数の中から、血流量のピークに対応する概形指数を抽出する例を説明したが、これには限定されない。電子機器１００は、例えば、血流量のピークを特定した後、血流量のピークに対応するパワースペクトルの概形指数を算出してもよい。 In the process shown in FIG. 13, the electronic device 100 has described the example in which the rough shape index corresponding to the peak of blood flow is extracted from the rough shape index calculated for each power spectrum in step S203. It is not limited. For example, after specifying the blood flow peak, the electronic device 100 may calculate the approximate index of the power spectrum corresponding to the blood flow peak.
上記の実施形態において、電子機器１００は、血流データのパワースペクトルから、パワースペクトルの波形の特徴を数値で表す概形指数を算出し、この概形指数に基づいて、血液の粘度を推定する。このため、電子機器１００は、非侵襲かつ短時間で血液の粘度を解析できる。 In the above-described embodiment, the electronic device 100 calculates a rough shape index that expresses the characteristic of the waveform of the power spectrum as a numerical value from the power spectrum of the blood flow data, and estimates the viscosity of the blood based on this rough shape index. . For this reason, the electronic device 100 can analyze the viscosity of blood non-invasively and in a short time.
上記の実施形態において、電子機器１００は、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワーをパワースペクトルからそれぞれ導出し、導出した各パワー間の差を概形指数として算出する。このため、電子機器１００は、簡便かつ短時間で、パワースペクトルの波形の特徴を表わす数値を算出できる。 In the above embodiment, the electronic device 100 derives power corresponding to each of a plurality of different frequencies from the power spectrum, and calculates a difference between the derived powers as a rough index. For this reason, the electronic device 100 can calculate a numerical value representing the characteristics of the waveform of the power spectrum in a simple and short time.
上記の実施形態において、電子機器１００は、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワースペクトルの傾きを概形指数としてそれぞれ算出する。このため、電子機器１００は、簡便かつ短時間で、パワースペクトルの波形の特徴を表わす数値を算出できる。 In the above-described embodiment, the electronic device 100 calculates the slope of the power spectrum corresponding to each of a plurality of different frequencies as a rough shape index. For this reason, the electronic device 100 can calculate a numerical value representing the characteristics of the waveform of the power spectrum in a simple and short time.
上記の実施形態において、電子機器１００は、血流量のピークに対応するパワースペクトルの概形指数に基づいて、血液の粘度を推定する。このため、電子機器１００は、血流量の違いによる血液の粘度推定誤差を極力小さくするとともに、血流量のピーク時に対応するパワースペクトルが血液粘度の影響を受けやすい点を考慮した血液の粘度の推定を実現できる。 In the above-described embodiment, the electronic device 100 estimates the viscosity of blood based on the approximate shape index of the power spectrum corresponding to the blood flow peak. For this reason, the electronic device 100 estimates the blood viscosity in consideration of the fact that the blood viscosity estimation error due to the difference in blood flow is minimized and the power spectrum corresponding to the peak of the blood flow is easily affected by the blood viscosity. Can be realized.
図１４は、異なる被験者に対応する概形指数の例を示す図である。図１５は、異なる被験者に対応する血流量の例を示す図である。図１４に示す概形指数と、図１５に示す血流量のデータは、同一の血流データに基づく。図１４に示す例では、被験者Ｕ３、被験者Ｕ２、被験者Ｕ１、被験者Ｕ４の順に概形指数Ｓ１の値が大きくなっている。図１５に示す例では、被験者Ｕ４、被験者Ｕ１、被験者Ｕ３、被験者Ｕ２の順に血流量が大きくなっている。一般的に、血流量の大きさと、血液の粘度とは反対の関係にある。すなわち、血流量が小さくなるほど血液の粘度が大きくなる傾向がある。図１４及び図１５に示すデータの全体的な傾向を検証した場合、血流量が小さくなるほど概形指数が大きくなっており、血液の粘度が大きくなるという一般的な傾向におおむね当てはまっている。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a rough index corresponding to different subjects. FIG. 15 is a diagram illustrating an example of blood flow corresponding to different subjects. The outline index shown in FIG. 14 and the blood flow data shown in FIG. 15 are based on the same blood flow data. In the example shown in FIG. 14, the value of the rough shape index S1 increases in the order of the subject U3, the subject U2, the subject U1, and the subject U4. In the example shown in FIG. 15, the blood flow volume increases in the order of the subject U4, the subject U1, the subject U3, and the subject U2. In general, the magnitude of blood flow and the viscosity of blood are opposite to each other. That is, the blood viscosity tends to increase as the blood flow volume decreases. When the overall tendency of the data shown in FIGS. 14 and 15 is verified, the rough shape index increases as the blood flow volume decreases, and the general tendency that the viscosity of blood increases is generally applied.
図１４及び図１５に示すデータを被験者ごとに個別に検証した場合、例えば、被験者Ｕ１よりも血流量の小さい被験者Ｕ４の方が、被験者Ｕ１よりも概形指数Ｓ１の値が大きくなっており、血流量が小さいほど血液の粘度が大きくなるという一般的な傾向に当てはまっている。一方で、被験者Ｕ２のデータと被験者Ｕ３のデータとを比較すると、被験者Ｕ２よりも血流量の小さい被験者Ｕ３の方が、被験者Ｕ２よりも概形指数Ｓ１の値が小さくなっており、血流量が小さいほど血液の粘度が大きくなるという一般的な傾向に当てはまらない。このように、被験者によっては、血流量と血液粘度の一般的な傾向が当てはまらない場合が考えらえる。このため、上記の実施形態のように、血流データのパワースペクトルの概形指数から血液粘度の傾向を導出し、血流量、血流振幅、平均血流量、脈拍などの血流関連情報を総合的に勘案して、血液粘度（あるいは血液の状態）について最終的な推定結果を導出することが望ましい。例えば、図１４及び図１５に示す例では、被験者Ｕ３の血液粘度を推定する場合、被験者Ｕ３の血流量及び振幅が、例えば、相対的な基準値を上回っている場合には、血液粘度が低いと評価するなど、概形指数の他、他の血流関連情報を勘案して、血液粘度に関する最終的な評価を導出することも可能となる。 When the data shown in FIG. 14 and FIG. 15 are individually verified for each subject, for example, the subject U4 whose blood flow volume is smaller than the subject U1 has a larger value of the outline index S1 than the subject U1. This applies to the general tendency that the lower the blood flow, the greater the viscosity of the blood. On the other hand, when the data of the subject U2 and the data of the subject U3 are compared, the subject U3 having a smaller blood flow volume than the subject U2 has a smaller value of the outline index S1 than the subject U2, and the blood flow rate is smaller. It does not apply to the general tendency that the smaller the blood, the higher the viscosity of the blood. Thus, depending on the subject, the general tendency of blood flow volume and blood viscosity may not be applicable. For this reason, as in the above embodiment, the blood viscosity tendency is derived from the approximate index of the power spectrum of blood flow data, and blood flow related information such as blood flow, blood flow amplitude, average blood flow, and pulse is integrated. Therefore, it is desirable to derive a final estimation result for blood viscosity (or blood state). For example, in the example illustrated in FIGS. 14 and 15, when the blood viscosity of the subject U3 is estimated, the blood viscosity is low when the blood flow volume and the amplitude of the subject U3 exceed a relative reference value, for example. It is also possible to derive a final evaluation on blood viscosity in consideration of other blood flow related information in addition to the outline index.
上記の実施形態において、添付の請求項に係る電子機器の例として、電子機器１００により実現される各種処理機能について説明した。上記の実施形態において説明した電子機器１００により実現され得る各種処理機能は、例えば、スマートフォン及び携帯電話などの携帯型の装置、スマートウォッチ、アクティビティトラッカー及びスマートグラスなどのウェアラブルデバイスに実装できる。 In the above embodiment, various processing functions realized by the electronic device 100 have been described as examples of the electronic device according to the appended claims. Various processing functions that can be realized by the electronic device 100 described in the above-described embodiment can be implemented in, for example, portable devices such as smartphones and mobile phones, and wearable devices such as smart watches, activity trackers, and smart glasses.
添付の請求項に係る技術を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施形態に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記の実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成により具現化されるべきである。 The characterizing embodiments have been described in order to fully and clearly disclose the technology according to the appended claims. However, the appended claims should not be limited to the above-described embodiments, but all modifications and alternatives that can be created by those skilled in the art within the scope of the basic matters shown in this specification. Should be embodied by a possible configuration.
１００ 電子機器
１１０ 測定部
１１０ａ 血流センサ
１１０ｂ 圧力センサ
１２０ 記憶部
１２０ａ 圧力判定プログラム
１２０ｂ パワースペクトル算出プログラム
１２０ｃ 概形指数算出プログラム
１２０ｄ 血流量算出プログラム
１２０ｅ 血流関連情報算出プログラム
１２０ｆ 血液粘度推定プログラム
１２０ｇ 血液粘度評価用データ
１３０ 処理部
１３０ａ ＣＰＵ
１３０ｂ メモリ
１４０ 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Electronic device 110 Measurement part 110a Blood flow sensor 110b Pressure sensor 120 Storage part 120a Pressure determination program 120b Power spectrum calculation program 120c Outline index calculation program 120d Blood flow rate calculation program 120e Blood flow related information calculation program 120f Blood viscosity estimation program 120g Blood Viscosity evaluation data 130 Processing unit 130a CPU
130b Memory 140 Display unit
Claims (7)
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部と
を有し、
前記概形指数算出部は、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワーを前記パワースペクトルからそれぞれ導出し、導出した各パワー間の差を前記概形指数として算出する電子機器。 A blood flow data acquisition unit for acquiring information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
A power spectrum calculation unit for calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
Possess the envelope index calculating unit for calculating the envelope index from the power spectrum,
The envelope index calculation unit, the power corresponding to each of a plurality of different frequencies derived from each of the power spectrum, the child device conductive for calculating the difference as the envelope index between the power derived.
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部と、
前記血流データ及び前記パワースペクトルに基づいて血流量を算出する血流量算出部と
を有し、
前記概形指数算出部は、前記血流量の極値に対応する前記パワースペクトルに基づいて前記概形指数を算出する電子機器。 A blood flow data acquisition unit for acquiring information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
A power spectrum calculation unit for calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
A rough shape index calculating unit for calculating a rough shape index from the power spectrum;
A blood flow rate calculation unit for calculating a blood flow rate based on the blood flow data and the power spectrum;
Have
The envelope index calculation unit, said that electronic equipment put calculate the envelope index based on the power spectrum corresponding to the extreme value of the blood flow.
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部と、
前記概形指数に基づいて、前記血液の粘度を推定する推定部と
を有し、
前記推定部は、前記血液の粘度の推定結果を表示部に表示する電子機器。 A blood flow data acquisition unit for acquiring information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
A power spectrum calculation unit for calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
A rough shape index calculating unit for calculating a rough shape index from the power spectrum;
An estimation unit for estimating the viscosity of the blood based on the outline index;
Have
The estimating unit, the blood viscosity estimation result to that electronic device display on the display unit of the.
前記概形指数、前記パワースペクトルの平均周波数及び周波数分散、前記血流量の平均値、前記血流量に対応する振幅、前記血流量に対応する脈拍の中の少なくとも一つに基づいて、前記血液の粘度を推定する推定部と
をさらに有し、
前記推定部は、前記血液の粘度の推定結果を表示部に表示する請求項２に記載の電子機器。 A blood flow related information calculation unit for calculating an average frequency and frequency dispersion of the power spectrum, an average value of the blood flow, an amplitude corresponding to the blood flow, and a pulse corresponding to the blood flow;
Based on at least one of the outline index, the average frequency and frequency dispersion of the power spectrum, the average value of the blood flow, the amplitude corresponding to the blood flow, and the pulse corresponding to the blood flow, An estimation part for estimating the viscosity;
Further comprising
The electronic device according to claim 2, wherein the estimation unit displays an estimation result of the viscosity of the blood on a display unit .
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部と、
前記概形指数に基づいて、前記血液の粘度に関する情報を推定する推定部と
を有し、
前記推定部は、前記血液の粘度に関する情報の推定結果を表示部に表示する電子機器。 A blood flow data acquisition unit for acquiring information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
A power spectrum calculation unit for calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
A rough shape index calculating unit for calculating a rough shape index from the power spectrum;
An estimation unit for estimating information related to the viscosity of the blood based on the rough shape index;
Have
The estimating unit, the child device electrodeposition that displays on the display unit estimation result information on the viscosity of the blood.
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
前記パワースペクトルから概形指数を算出する概形指数算出部と、
前記血流データ及び前記パワースペクトルに基づいて血流量を算出する血流量算出部と、
前記パワースペクトルの平均周波数及び周波数分散と、前記血流量の平均値と、前記血流量に対応する振幅と、前記血流量に対応する脈拍とを算出する血流関連情報算出部と、
前記概形指数、前記パワースペクトルの平均周波数及び周波数分散、前記血流量の平均値、前記血流量に対応する振幅、前記血流量に対応する脈拍の中の少なくとも一つに基づいて、前記血液の粘度に関する情報を推定する推定部と
を有する電子機器。 A blood flow data acquisition unit for acquiring information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
A power spectrum calculation unit for calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
A rough shape index calculating unit for calculating a rough shape index from the power spectrum;
A blood flow rate calculation unit for calculating a blood flow rate based on the blood flow data and the power spectrum;
A blood flow related information calculation unit for calculating an average frequency and frequency dispersion of the power spectrum, an average value of the blood flow, an amplitude corresponding to the blood flow, and a pulse corresponding to the blood flow;
Based on at least one of the outline index, the average frequency and frequency dispersion of the power spectrum, the average value of the blood flow, the amplitude corresponding to the blood flow, and the pulse corresponding to the blood flow, an estimation unit for estimating the information on the viscosity
Child equipment power with.
生体内部を流れる血液に関する情報をドップラシフトに基づく血流データとして取得するステップと、 Obtaining information on blood flowing inside the living body as blood flow data based on Doppler shift;
前記血流データに基づいて、当該血流データのパワースペクトルを算出するステップと、 Calculating a power spectrum of the blood flow data based on the blood flow data;
前記パワースペクトルから概形指数を算出するステップと Calculating a rough shape index from the power spectrum;
を含み、 Including
前記概形指数を算出するステップは、複数の異なる周波数のそれぞれに対応するパワーを前記パワースペクトルからそれぞれ導出し、導出した各パワー間の差を前記概形指数として算出する制御方法。 The step of calculating the rough shape index is a control method in which power corresponding to each of a plurality of different frequencies is derived from the power spectrum, and a difference between the derived powers is calculated as the rough shape index.
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